Page 37 - Learning Mahasiswa

arsitektur pada ANN, ukuran gambar adalah M x N x C x N neuron
dan filter berukuran B x K sehingga total keseluruhan parameter

yaitu M x N x C x N x B x K x L. Hal tersebut berlaku hanya jika kondisi

parameter dibuat berbeda pada setiap input piksel gambar.

Namun jumlah parameter tersebut sangat tidak efisien dan
memboroskan ruang memori, sehingga model ANN tidak

digunakan. Sedangkan convolutional layer setiap parameter

disamakan pada setiap input gambar sehingga jumlah parameter

berubah menjadi sebanyak M x N x C x B x K x L parameter.

2. Pooling Layer
Pooling layer akan mereduksi spasial serta jumlah parameter

dalam jaringan dan mempercepat komputasi dan mengontrol

terjadinya overfitting. Pooling layer tidak memiliki parameter,
karena parameter sudah ditentukan sebelumnya (fixed). Terdapat

beberapa teknik pooling, diantaranya yaitu: (1)max pooling,

(2)average pooling, dan (3) K-max pooling yang diilustrasikan

pada Gambar 18.

Gambar 18 Teknik Pooling
Sumber: wikipedia.org
Pada K-max pooling dilakukan pencarian K nilai terbesar untuk

setiap dimensinya (kemudian hasilnya digabungkan). Gabungan

30